다중 회귀모형에 대한 예시:
여러 독립 변수가 있는 다중 회귀모형에서 T-통계량은 개별 독립 변수의 계수가 0일 때, 즉 해당 변수가 종속 변수에 영향을 주지 않을 때의 통계적 유의성을 검정합니다.
예를 들어, X1, X2, X3가 독립 변수이고 Y가 종속 변수일 때, T-통계량은 다음과 같이 계산됩니다.
모델: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3*X3 + ε
T-통계량은 각 독립 변수의 계수 (β1, β2, β3)를 그 표준 오차로 나눈 값입니다. 작은 P-값은 해당 독립 변수의 계수가 0이 아님을 나타내어 유의미한 변수라고 할 수 있습니다.
단일 회귀모형에 대한 예시:
단일 회귀모형에서 F-통계량은 독립 변수가 하나인 경우 모델의 전체 적합도를 평가하는 데 사용됩니다.
예를 들어, X가 독립 변수이고 Y가 종속 변수일 때, 단일 회귀모형은 다음과 같이 표현됩니다.
모델: Y = β0 + β1*X + ε
F-통계량은 이 모델이 Y를 얼마나 잘 설명하는지, 즉 회귀모델 자체의 유의성을 평가합니다. F-통계량 값이 크면 모델이 통계적으로 유의미하다고 볼 수 있습니다.
요약하면, T-통계량은 다중 회귀모형에서 각 변수의 유의성을,
F-통계량은 단일 회귀모형에서 모델 전체의 유의성을 평가하는 데 사용됩니다.
P-값은 둘 다 해당 통계량의 유의성을 판단하는 데 사용됩니다.
